AI失业潮之后的三道题

现在招人的动力很弱。

以前一个方向想做大，本能反应是「这块需要再加几个人」。现在的反应反过来了，变成「这几个人怎么把效率再榨一道」。招实习生的动力都不如以前。

这是个很小的体感，但它指向一件不可逆的事。

两天前，韩国总统府的政策室长金容范发了一条 Facebook：AI 时代的「超额收益」不该只归个别公司，应该有一部分以「全民红利」的方式回到国民手里。第二天 KOSPI 一度跌 5.1%。他后来澄清没说没收谁的利润，只是讨论 AI 红利产生的「超额税收」怎么用，市场情绪才稳住。

一条 Facebook 让股市震荡 5%，本身就说明问题已经摆到桌面上了。

背景也很直观。SK 海力士今年一季度营业利润率 72%，员工奖金散下来人均接近 50 万美元。三星电子同期半导体部门营业利润 53.7 万亿韩元，但工会代表的 7.4 万名员工拿到的比例和 SK 差一截。三星工会威胁，从 5 月 21 日起罢工 18 天。工人要的不是几千块奖金，是 AI 红利分配链上一个体面的比例。

我把这件事看作三道题里的中间一道。AI 真正抛给社会的事，分配只是一道。前面还有一道失业题，后面还有一道身份题，三道连着。

第一道：净减岗位是定式

第一道题是失业本身。

先把口径说清楚。主流报告其实并没有一致预测「全球净减」。WEF 的《Future of Jobs Report 2025》还预测到 2030 年净增 7800 万。ILO 的 GenAI 暴露指数用的是「转型」而不是「替代」：全球四分之一岗位被 GenAI 触及，高收入国家三分之一。IMF 的口径最大，全球 40%，发达经济体 60%。

但宏观模型整齐归整齐，落到具体劳动池上就不一样。一个文员被「转型」成「AI 协作的高效角色」，宏观报告里可以算转型，对当事人就是失业。新增的 AI 产品经理、数据治理、模型评估、机器人运维岗位，未必在同一个城市，未必给同一个年龄段，也未必接得住原来的客服、文案、初级程序员、行政。中间总要有人下车。

当下数据已经能看到这个过渡有多疼。Challenger 2026 年 3 月的美国裁员报告里，AI 是当月排名第一的裁员理由，15341 人，占当月所有裁员 25%。一季度美国科技行业裁员 52050 人，比去年同期高 40%。Goldman 算下来过去一年 AI 替代每月切掉 2.5 万岗位、新增不到 9000，净减 1.6 万。最受冲击的是 Gen Z 和入门白领。斯坦福 Digital Economy Lab 的研究也看到，AI 暴露最高的岗位里，22 到 25 岁的就业明显下降。

这就是我说的「净减」。不是预言 2030 年全球总就业，是看具体职业、具体年龄、具体公司当下的真实需求。一家企业发现 10 个人加 AI 能干过去 15 个人的活，它不会先去问宏观模型五年后会不会创造新岗位，它会先停招、少招、把边缘岗位裁掉。

传统上能吸纳大量就业的方向也在反向走。自动驾驶在替代司机，无人机在替代外卖员，工业机器人在替代产线工人。IFR 的 World Robotics 数据：全球制造业机器人密度七年翻倍，中国 2023 年每万名制造业员工对应 470 台机器人。新基建也不再像修桥修路那样天然带来大量低门槛岗位。算力中心、特高压、电池工厂、黑灯工厂，投资大，用工少。

也有人寄希望于「一人公司」。OPC 这两年被反复拿出来讲，我自己也觉得它会变成一种真实的新组织形态。到 2025 年 6 月中国一人有限责任公司超过 1600 万家，2025 上半年新注册 286 万家，同比增长 47%。杭州上城已经在做 OPC 社区政策。

但要看它能不能撑就业，不能只看存量和故事。1600 万这个存量大多是传统个体经营和小微法人，AI 之前就在了。真正要看两件事：增速，和增速里能撑住中产收入的比例。

增速够亮，47% 同比。但分布很难看。行业报告里 OPC 收入是极度长尾的：一半以上还停在月入几千的产品验证期，能稳定做到年入百万级的不到一成。乐观估个 10%，一年新增 600 万 OPC 里能稳到中产水平的就 60 万人。

国家统计局 2025 年公报里中国年末就业人员 7.25 亿。按 IMF 的暴露口径，发达经济体 60% 岗位有 AI 暴露；中国按更保守的 30% 估，也是 2 亿多。60 万 vs 2 亿，差两个数量级。OPC 会撑超级个体，但它撑不起就业的盘子。

这场冲击为什么这么尖锐？我归到一个字：集中。

SK 海力士一季度营业利润 37.6 万亿韩元，全公司大约 3.5 万员工。一个员工背后一季度对应 10 亿韩元营业利润，年化超过 40 亿，折人民币两千多万。当然不是每个员工真的创造了这么多，但 AI 红利被压在多少人手上，这个数字够直观。

小米没这么极致，方向是一样的。集团 2025 年营收 4573 亿，其中智能电动汽车和 AI 创新业务营收 1061 亿，毛利率 24.3%，全年交付 41 万辆车。以前造车厂之间比产能，现在还要比算法、供应链软件、自动化产线和数据闭环。产能在放大，用工没按同样比例放大。

工业革命到现在，每一波大产业的兴起都拉动新岗位链条，劳动力规模和产业规模大体同向走。AI 这一波反过来：产值越大，背后能容纳的人头越少。芯片、云、模型、数据中心，加上少数能把 AI 用到极致的团队，吃掉大部分红利。

可以这么算。一千个人里的一个，靠超级生产力把剩下九百九十九个人的一部分工作抹平。不是所有工作都被抹掉，但需求曲线会变平。哪个新方向能在同等时间窗口里反向再造同样规模的人头需求，我目前看不到答案。

接受这件事是讨论后面两道题的前提。净减不是一句恐慌口号，是局部劳动市场正在发生的量级错配。

第二道：分配要重做

到了第二道题，分配。

韩国这事其实是一个分配样板。AI 红利集中到少数公司之后，到底该留给股东、高管、核心工程师，分给全体员工，还是通过税收公共支出回到社会？这个问题迟早从韩国扩散到日本、欧洲、中国。

集中的红利如果还按老规则分，结果几乎是必然的。大头进股东和高管，核心员工拿到高额奖金，普通员工拿固定工资，产业链外的大多数人只感受到物价、房租、岗位收缩、竞争加剧。这种结构本来就在拉大不平等，AI 只是把曲线变陡。

最被夹住的不是最低收入人群，是中产，尤其是靠工资、专业技能和稳定岗位生活的那批。

原因很简单。工资计税最完善，跑都跑不掉。中国个税里综合所得是 3% 到 45% 的超额累进，工资薪金单位代扣代缴，社保个税在到手之前就扣完了。高收入工薪当然应该纳税，问题在于更高财富阶层的收入形式更多元。资本利得、股权激励、分红、公司结构、信托、家族办公室、跨境安排，不是说这些都违法，是说他们有更多税基选择和递延空间。

这套结构在互联网时代已经很明显，到 AI 时代只会更严重，因为产业的核心收益向更少的人集中。EU Tax Observatory 的全球税收逃避报告里也提过，全球亿万富豪相对于自己财富的有效税率极低。财富越容易跨境，单个国家越难单独完成再分配。

中产的另一头是替代率。AI 当前最容易冲击的就是中产工种：程序员、设计师、客服、初级法务、初级分析师、文案、翻译、运营、行政、财务助理。这批人税最重，被替最快，是当下结构里最难受的一群。

回到韩国。三星和 SK 的工会争的不是一次性奖金，是一条长期规则。公司只肯给「特别奖金」，工会要的是把利润分配比例写进每年都生效的正式协议。表面是奖金金额，实际问的是这套分配规则下一年还成不成立。

把「超额利润」或者「超额税收」拿出来做再分配，从框架上不算新东西。北欧国家已经跑了几十年。丹麦 2026 年最高边际个税被推到 60.5%，瑞典、芬兰、挪威也长期维持较高的劳动税负和公共服务。OECD 的 Taxing Wages 也能看到，欧洲国家的平均劳动税楔明显高于美国、韩国。

但 AI 时代会遇到一个新问题：生产力的载体可以走。

三星和 SK 海力士这种重资产、重 fab 的玩家跑不了，韩国政府至少能从企业所得税和产业链里吃到一部分。但更典型的 AI 生意不长这样。算力租在新加坡，公司注册在爱尔兰，团队分散在五个时区，结算走全球支付网络。三五个人撑起几亿美元营收的团队会越来越多，国家想征税，抓手比传统制造业少得多。

所以「AI 税」不能只理解成对几家公司加税。它更像一组问题。税基放在哪里？算力、利润、资本利得、数据，还是机器人替代下来的人力成本？征回来之后给谁？是继续投新基建，还是补社保、教育、医疗、养老金、失业保险，甚至直接给居民发钱？

这里最需要警惕的是路径依赖。过去很多国家习惯用投资和基建托经济，但 AI 时代的新基建未必托就业。建更多算力中心、数据中心、特高压、电池工厂，最后很可能继续抬高头部企业的生产率，让资本和少数高技能岗位受益，对被替代的中产和低收入者未必有直接帮助。

这就是 OpenAI 那批人这些年公开聊 UBI 的原因。Sam Altman 资助的 OpenResearch 在德州和伊利诺伊做过一个三年实验：1000 个低收入参与者每月拿 1000 美元，另外 2000 人做对照组。2024 年公布的结果没那么神话。拿钱的人平均每周少工作 1.3 小时，就业概率低 2 个百分点，不含补贴的家庭收入下降。但他们更愿意主动找工作，更看重有意义的工作，也更有余地搬家、看病、做长期规划，创业想法的比例更高。

这个实验值得看，不是因为它证明 UBI 一定对，是因为它把争论从口号拉回了数据。现金不会自动让人躺平，也不会自动给人尊严。它给的是缓冲和选择权。对一个生产力过剩、岗位重组又快的社会来说，选择权本身可能就是基础设施。

我不觉得 UBI 是 AI 时代的标准答案。但它是当前少数被认真试过、有数据的候选答案。比起在老规则上修修补补，它至少给了一个不一样的起点。

第三道：不工作的人，价值从哪来

第三道是最难的一道。前两道还能靠政策、税制、再分配去推进，这一道不行。

中国语境下，「不工作」是一个非常重的判断。家里聚会有人问「你做什么的」，预设答案是某种职业。如果你回「我目前没工作」，气氛会立刻不一样。这不只是面子问题。国家统计局 2025 年公报里年末城市低保 595 万人、农村低保 3340 万人，中国不是没有福利体系。但低保和救助在很多地方仍然带耻感。符合条件却不去领的家庭一直存在，原因不是钱不够，是怕被人在背后说「靠救济过日子」。

这套羞耻感来源很深。我们这代人是在「奋斗就有回报、努力就值得尊重」的叙事里长大的。教育、媒体、身边人的眼光，都在告诉你同一件事：你的价值等于你创造的产出。劳动是身份的锚点，工资是身份的刻度。我之前写过一篇关于 AI 焦虑的文章，提到过这件事的另一面。当 AI 算命冲上热搜，年轻人涌向玄学找确定性，本质上就是这个锚点在松动。

AI 把这套话语的有效期提前用完了。它真正动摇的不只是收入，是身份感。你拿了基本收入，吃住没问题，朋友也尊重你，但早上醒来对一天没有期待。这种空洞，政策给不了答案。

一个被 AI 释放了时间的社会，缺的不是福利发放点，是一套能给人提供新身份的叙事。这件事工程师写不出来，模型也算不出来。它需要重新讲一个故事，告诉大家什么样的人是值得尊重的、什么样的活法是体面的。

一千年前这套故事是「读书做官」，一百年前是「工业报国」，三十年前是「下海做生意」。过去十几年是「进大厂」「买房」「创业」「财务自由」。AI 时代该是什么，没人能给一个干净的答案。

写在最后

三道题是连着的。第一道让第二道紧迫，第二道做得再好也躲不掉第三道。

韩国 5 月 11 日那条提议引发的市场震荡只是开场。我估计下半年这种讨论会扩散到日本、欧洲、中国。每个国家会基于自己的政治和文化给出不同答案。征 AI 税、上 UBI、改税基、做新基建、推一人公司，每种都会有人试。试错本身就是答案的一部分。

作为个体能做的事其实不复杂。多攒点能力，多留点本金，少被某一波叙事卷走情绪。作为社会要做的事更难：别再用「新岗位总会出现」糊弄过去，也别把失业的人重新推回羞耻里。三道题没有谁能一次答完，只能一道一道往前走。

AI失业潮之后的三道题

第一道：净减岗位是定式

第二道：分配要重做

第三道：不工作的人，价值从哪来

写在最后

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